Su organización está preparada para la IA. Pero, ¿lo están sus datos?
La encuesta de Gartner* descubrió que sólo el 4% de las organizaciones están preparadas. Utilice nuestra lista de comprobación rápida para evaluar su preparación para la IA.
¿En qué punto de la escala de preparación para los datos de IA se encuentra?
La lista de comprobación de preparación de datos de IA de Actian se desarrolló para ayudar a las organizaciones a determinar la preparación organizativa para la adopción de IA. Estas son las preguntas fundamentales que debe plantearse y responder antes de invertir en cualquier iniciativa de IA.
Mantenga las conversaciones adecuadas con las partes interesadas adecuadas
Vea cómo cada equipo -usuarios empresariales, científicos de datos, desarrolladores de TI, ingenieros de datos, administradores de datos y analistas empresariales- debe colaborar para definir los casos prácticos, preparar los datos, garantizar la calidad, cumplir la normativa, etc.
Defina normas y políticas de calidad de datos
Gestione volúmenes de datos, optimice el aprendizaje automático para los casos prácticos y garantice la precisión y calidad de todos los datos. Evite que los datos de mala calidad pasen al servidor y evalúe los riesgos asociados a la mala calidad.
Planifique pensando en la gestión del ciclo de vida de la calidad de los datos
Planifique pensando en la naturaleza cambiante de los casos prácticos y conjuntos de datos, garantizando la flexibilidad. Amplíe la calidad de los datos a las canalizaciones, haga pruebas de preparación, evalúe el coste de saltarse pasos y realice un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
Cree una estrategia equilibrada
Considere los pros y los contras de adoptar la IA demasiado deprisa o demasiado despacio, sopesando los riesgos y los costes de rehacer los flujos de trabajo, quedarse atrás frente a los competidores y automatizar decisiones basadas en datos erróneos. Vea la importancia de la preparación de los datos.
Lista de preparación para la IA
Descargar el "Lista de comprobación de preparación para datos de IA"
Los mejores líderes invierten en preparación de datos para aprovechar la IA
Tres estrategias para superar la lista de comprobación de preparación de datos.
Céntrese en la calidad y limpieza de los datos
La mala calidad de los datos puede dar resultados sesgados, predicciones inexactas y, en última instancia, pérdida de confianza en los sistemas de IA. Para solucionarlo, implemente sólidas canalizaciones de limpieza de datos que solventen problemas como valores omitidos, valores atípicos e inconsistencias.
Priorice la gobernanza y el linaje de los datos
Un marco sólido de gobernanza de datos garantiza que los datos sean precisos, consistentes y se usen de forma responsable en todo su ciclo de vida. Debe definir funciones y responsabilidades, establecer políticas para el uso de los datos y garantizar el cumplimiento de la normativa pertinente.
Verifique la exactitud de los datos de formación
Un proceso riguroso para verificar y validar la exactitud de sus datos de formación incluye no solo la comprobación de la exactitud de los hechos, sino también la garantía de que los datos sean representativos y no presenten sesgos históricos. Aplique un enfoque multicapa a la precisión de los datos.
Las historias de éxito se escriben
con Actian
"Actian es una parte fundamental de nuestra infraestructura. Sin ellos, no podríamos realizar el procesamiento y la automatización necesarios para nuestras operaciones bancarias."
Más información sobre las soluciones de calidad de datos y gobernanza de Actian
Los datos listos para la IA son permanentes y continuos. No permita que la mala calidad de los datos o la falta de confianza sean los eslabones débiles de su estrategia de IA. Los expertos de Actian pueden ayudarle a establecer la base de datos adecuada para liberar todo el potencial de sus datos para aplicaciones de IA.
Más información
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* Fuente: Gartner, We Shape AI, AI Shapes Us: 2023 IT Symposium/Xpo Keynote Insights, por Mary Mesaglio, Don Scheibenreif, Hung LeHong, Rita Sallam, 16 de octubre de 2023. GARTNER es una marca registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE.UU. e internacionalmente y se utiliza aquí con permiso. Todos los derechos reservados.